Regresión y clasificación en machine learning
Contenido del curso
Modelo Predictivo
Tipos de Aprendizaje
Herramientas para IA
Ciclo de Vida ML
Ética en IA
Regresión y clasificación en machine learning
Regresión y clasificación en machine learning
Contenido del curso
Frank Stephano Alayza Herrera
Andrés Felipe Pinzón Cabrera
Federico Martinez
Jose Martin Rangel Espinoza
Oscar Alejandro Mercado Lamas
MARIA TERESA PANIAGUA RIVERA
Jhon Freddy Tavera Blandon
Santos Antonio Fraustro Solis
Santos Antonio Fraustro Solis
Dario Mendoza
Frank geniales tus apuntes en tu clase, me están siendo demasiado útiles !
El aprendizaje supervisado en machine learning utiliza datos etiquetados para enseñar a un modelo a hacer predicciones. Se divide en dos categorías: regresión, que predice valores numéricos (como precios), y clasificación, que categoriza datos (como spam o no spam). Su eficacia depende de la calidad de los datos de entrada, ya que "garbage in, garbage out". Los algoritmos varían según el tipo de problema, utilizando regresión lineal, árboles de decisión, entre otros. La ética y el monitoreo constante son cruciales para evitar sesgos y errores en los modelos.
RegreCión ---> Regresión
Gracias
El Pionero de la Inteligencia Artificial General AGI y la Superinteligencia Validando sus Proyectos
Validando Proyecto LLM Superavanzado de Razonamiento Interno en el Perceptrón de Capas Ocultas
El aprendizaje supervisado es un tipo de machine learning que utiliza ejemplos ya etiquetados para entrenar modelos. Funciona como un maestro que guía al modelo al proporcionarle datos de entrada y las respuestas correctas. Este enfoque se divide en dos tipos de problemas: regresión, donde se predice un número (como el precio de una casa), y clasificación, donde se predice una categoría (como si un correo es spam o no). Es ampliamente utilizado en diversas industrias, desde finanzas hasta medicina, para hacer predicciones basadas en patrones en los datos.